《实施意见》明确了我国“人工智能+制造”发展的总体要求，坚持“一端抓技术供给，一端抓赋能应用”，旨在通过“智能产业化”与“产业智能化”的双向发力，构建人工智能与制造业深度融合的产业生态。
打造百个高质量数据集，推出千个工业智能体
《实施意见》提出了清晰的发展蓝图。到2027年，我国人工智能关键核心技术将实现安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列。
在具体指标上，意见提出要推动3-5个通用大模型在制造业深度应用，形成特色化、全覆盖的行业大模型体系；推出1000个高水平工业智能体；打造100个工业领域高质量数据集；并推广500个典型应用场景。同时，将培育2-3家具有全球影响力的生态主导型企业，选树1000家标杆企业，建成全球领先的开源开放生态。
夯实算力、算法与数据“三大底座”
针对人工智能赋能制造业的基础支撑，《实施意见》部署了“创新筑基”行动，重点从算力、模型和数据三个维度进行夯实。
在算力供给方面，将推动智能芯片软硬协同发展，突破高端训练芯片、端侧推理芯片等关键技术，并有序推进高水平智算设施布局，开展智算云服务试点，提升智算资源供给能力。
在模型开发方面，支持开发适应制造业实时性、可靠性特点的高性能算法模型，培育重点行业大模型，并打造面向工业细分场景的小模型，鼓励“大模型+小模型”协同创新。
在数据支撑方面，开展“模数共振”行动，推动企业建立首席数据官制度，发布制造业高质量数据集建设指南，促进基础数据转化为高质量行业数据集，实现“以模引数”和“用数赋模”的良性循环。
全流程、全链条拓展应用场景
如何将人工智能技术真正转化为制造业的生产力？《实施意见》提出了“赋智升级”行动，不仅关注重点行业，更强调全流程的转型升级。
在行业层面，将深入开展“深度行”活动，分类制定转型路线图，加快原材料、装备制造、消费品、电子信息等重点行业的赋能步伐。
在生产流程层面，意见明确要推动大模型技术深度嵌入生产制造核心环节，实现从研发设计、中试验证到生产制造、营销服务及运营管理的全流程改造。例如，在研发环节，重点推进智能辅助设计和药物研发；在生产环节，推广机器视觉质检和设备预测性维护；在营销环节，利用数字人改善服务体验；在运营环节，利用大模型优化供应链管理和辅助战略决策。
此外，《实施意见》还特别关注企业主体的差异化需求，鼓励龙头企业先行先试，研发应用工业智能体；同时深入实施中小企业数字化赋能专项行动，支持中小企业开展智能化改造，加快人工智能应用的复制推广。
此次《实施意见》的出台，为我国“人工智能+制造”的发展指明了方向，将有力支撑制造强国、网络强国和数字中国建设，推动制造业向智能化、绿色化、融合化迈进。
